Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Cyfrowe sterowanie przetwornicą Buck – wykorzystanie półanalitycznych algorytmów splotowych SARA

Kaczmarek J., Suszyński R.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2017

|

Vol. 58, nr 10

44--47

PL

Współczesne przetwornice DC-DC muszą zapewnić odpowiednią jakość napięcia zasilania w układach o gwałtownych zmianach poboru mocy, dlatego ważne jest odpowiednie dobranie parametrów transmitancji cyfrowego układu sterującego pracą bloku głównego przetwornicy. Najczęściej realizuje się to za pomocą tzw. prototypu analogowego. Najpierw dobiera się transmitancję dla analogowego układu sterującego, a następnie dokonuje się jej transformacji w postać dyskretną. Istotnym problemem jest dokładność tego przekształcenia przy zachowaniu umiarkowanej złożoności obliczeń numerycznych. Niedokładne odwzorowanie funkcji analogowej powoduje wyraźne pogorszenie parametrów dynamicznych przetwornicy sterowanej cyfrowo, w porównaniu do sterowanej przez prototyp analogowy. W publikacji pokazano sposób użycia półanalitycznych algorytmów splotowych SARA do przekształcenia transmitancji analogowej w postać dyskretną oraz ich wykorzystanie do dwukrotnego obniżenia częstotliwości pracy cyfrowego układu sterującego, w odniesieniu do częstotliwości pracy bloku głównego przetwornicy.

EN

Modern power systems have to ensure the quality of power supply in spite of the rapid changes of power consumption. Choosing the appropriate parameters of the transfer function of the digital control circuit of the converter main block is especially important. The most common method of obtaining the discrete transfer function of control circuit is an analog prototype. An important problem is the accurate conversion of the analog transfer function in the discrete transfer function. Inaccurate transformation of the analog transfer function causes significant deterioration of the dynamic parameters of the converter controlled digitally in comparison to the converter controlled by an analog control system prototype. The paper shows how to use semi-analytical recursive algorithms of convolution calculations (SARA) to convert analog transfer function in discrete form. With SARA algorithms, it is possible to reduce twice the frequency of the digital circuit of the converter in comparison to the frequency of the converter power stage.

2

Comparision of Buck-Converter parameters quality depending on coil selection

Pragłowska-Ryłko N.

Acta Innovations

|

2015

|

no. 17

22--29

EN

Buck-Converters belong to DC/DC converters group. One of the main problems during the design stage of DC/DC converter is the proper component selection. The aim of this article is to describe selection of the optimal inductor for the Buck-Converter, enabling to minimize the device output overvoltage, while getting possibly high device efficiency. In order to verify the quality parameters, author made an efficiency comparison of the buck converter, depending on used inductor. Conclusions from this paper allow for optimal selection of coils for the Buck-Converter depending on given criteria.

3

Wpływ dodania małej sieci neuronowej do regulatora PID na jakość regulacji

Lis M., Kozierski P.

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

|

2013

|

No. 76

205--211

PL

W artykule podjęto próbę implementacji połączenia regulatora PID oraz małej sieci neuronowej, zbadano wpływ takiego połączenia na jakość regulacji. Obiektem badanym jest przetwornica typu Buck sterowana prądem. Głównym kryterium badania było dobranie sieci pod kątem ograniczenia zasobów systemu sterowania. Porównano sieci o jednym, dwóch oraz trzech neuronach w warstwie ukrytej dla różnych punktów pracy przetwornicy.

XX

The article attempts to implement PID controller and a small neural network connected together and explore the effect of this combination on the quality of regulation. The test object is a buck converter controlled with current. The main criterion for selection of the study was resource constraints in terms of the control system. Neural network has been compared with one, two and three neurons in the hidden layer for different operating points of the converter.